Streamflow forecasting plays a crucial role in water resource control, especially in highly urbanized areas that are very vulnerable to flooding during heavy rainfall event. In addition to providing the accurate prediction, the evaluation of effects and importance of the input predictors can contribute to water manager. Recently, machine learning techniques have applied their advantages for modeling complex and nonlinear hydrological processes. However, the techniques have not considered properly the importance and uncertainty of the predictor variables. To address these concerns, we applied the GA-BART, that integrates a genetic algorithm (GA) with the Bayesian additive regression tree (BART) model for hourly streamflow forecasting and analyzing input predictors. The Jungrang urban basin was selected as a case study and a database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 from the rain gauges and monitoring stations. For the goal of this study, we used a combination of inputs that included the areal rainfall of the subbasins at current time step and previous time steps and water level and streamflow of the stations at time step for multistep-ahead streamflow predictions. An analysis of multiple datasets including different input predictors was performed to define the optimal set for streamflow forecasting. In addition, the GA-BART model could reasonably determine the relative importance of the input variables. The assessment might help water resource managers improve the accuracy of forecasts and early flood warnings in the basin.
Leung, Alice Wai Yi;Chan, Ruth Suk Mei;Sea, Mandy Man Mei;Woo, Jean
Nutrition Research and Practice
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제13권5호
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pp.415-424
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2019
BACKGROUND/OBJECTIVES: Existing evidence on lifestyle modification programs for weight loss is limited by the high attrition rate of such programs. Identifying predictors of adherence to a lifestyle modification program could result in program improvement. However, little is known about behavior-specific adherence and its psychological predictors. This study aimed to examine the psychological predictors of adherence after one-month participation in a community-based lifestyle modification program among Chinese overweight and obese adults in Hong Kong. SUBJECTS/METHODS: A total of 205 Chinese overweight and obese adults aged $38.9{\pm}10.5years$ completed the study. Data were collected at baseline and after one month using self-reported questionnaires, which assessed knowledge (self-developed scale), motivation (Treatment Self-Regulation Questionnaire), stage of change (Stage of Exercise Scale) and self-efficacy (Self-Rated Abilities for Health Practices Scale). At one month, a 4-day dietary recall and the International Physical Activity Questionnaire-Short Form were used to assess dietary and physical activity (PA) adherence. Food and PA diaries were examined to indicate self-monitoring. Program attendance was tracked between baseline and one-month follow-up. RESULTS: After one month, participants reported high dietary adherence, attendance, and adherence to self-monitoring but low PA adherence. Multiple regression analyses suggested that diet self-efficacy (baseline) and nutrition knowledge (one-month change) were independent predictors of dietary adherence score at one month, whereas autonomous PA motivation (baseline) and PA self-efficacy (both baseline and one-month change) were independent predictors of PA adherence score at one month. No significant psychological predictor was identified for attendance or self-monitoring. CONCLUSIONS: The results suggest that the effect of psychological factors on adherence differs between diet and PA adherence outcomes. To promote adherence, practitioners should assess self-efficacy, knowledge, and motivation at the beginning of a weight-loss program and explore behavior-specific strategies to improve knowledge and self-efficacy. The results of this study have direct implications for program improvements.
As a part of the KIAPS (Korea Institute of Atmospheric Prediction Systems) Package for Observation Processing (KPOP), we have developed the modules for Advanced Microwave Sounding Unit-A (AMSU-A) pre-processing and its bias correction. The KPOP system calculates the airmass bias correction coefficients via the method of multiple linear regression in which the scan-corrected innovation and the thicknesses of 850~300, 200~50, 50~5, and 10~1 hPa are respectively used for dependent and independent variables. Among the four airmass predictors, the multicollinearity has been shown by the Variance Inflation Factor (VIF) that quantifies the severity of multicollinearity in a least square regression. To resolve the multicollinearity, we adopted simple linear regression and Principal Component Regression (PCR) to calculate the airmass bias correction coefficients and compared the results with those from the multiple linear regression. The analysis shows that the order of performances is multiple linear, principal component, and simple linear regressions. For bias correction for the AMSU-A channel 4 which is the most sensitive to the lower troposphere, the multiple linear regression with all four airmass predictors is superior to the simple linear regression with one airmass predictor of 850~300 hPa. The results of PCR with 95% accumulated variances accounted for eigenvalues showed the similar results of the multiple linear regression.
Purpose: The aim of this study was to determine the influence of various factors on preterm labor symptoms (PLS) and preterm birth (PB). Methods: This prospective cohort study included 193 women in the second stage of pregnancy. Multiple characteristics including body mass index (BMI), smoking, and pregnancy complications were collected through a self-report questionnaire. Pregnancy stress and PLS were each measured with a related scale. Cervical length and birth outcome were evaluated from medical charts. Multiple regression was used to predict PLS and logistic regression was used to predict PB. Results: Multiple regression showed smoking experience, pregnancy complications and pregnancy specific stress were predictors of PLS and accounted for 19.2% of the total variation. Logistic regression showed predictors of PB to be twins (OR=13.68, CI=3.72~50.33, p<.001), shorter cervix (<25mm) (OR=5.63, CI=1.29~24.54, p<.05), BMI >25 ($kg/m^2$) (OR=3.50, CI=1.35~9.04, p<.01) and a previous PB (OR=4.15, CI=1.07~16.03, p<.05). Conclusion: The results of this study show that the multiple factors affect stage II pregnant women can result in PLS or PB. And preterm labor may predict PB. These findings highlight differences in predicting variables for pretrm labor and for PB. Future research is needed to develop a screening tool to predict the risk of preterm birth in pregnant women.
Purpose: The study was performed to investigate the predictors associated transition with each stage of exercise behavior based to the Transtheoretical Model, and to provide basic data for exercise behavior programs for middle aged women. Methods: The subjects consisted of 434 women residing in B city by convenience sampling. The collected data were analyzed with multiple logistic regression using SPSS/WIN program. Results: The predictors of transition from precontemplation to contemplation were consciousness raising(OR=2.095, 95% CI: 1.305-3.363), Reinforcement management(OR= 1.903, 95% CI: 1.107-3.271), Stimulus control (OR=2.176, 95% CI:1.239-3.820), Menstrual status (OR=5.327, 95% CI: 1.110-25.562). The predictors of transition from contemplation to preparation were Helping relationship(OR= 1.671, 95% CI: 1.065-2.662), Pros(OR=2.500, 95% CI: 1.254-4.982), Perceived Health status (OR=.178, 95% CI: .041-.770). The predictor of transition from preparation to action was Stimulus control(OR=1.918, 95% CI: 1.103- 3.336). The predictors of transition from action to maintenance were Consciousness raising(OR= 1.939, 95% CI: 1.031-3.647), Dramatic relief (OR=2.249, 95% CI: 1.025-4.931). Conclusions: Adequate examination on the factors, which can predict the transitional stages of change exercise behaviors among middle aged women, which is presented in this study. The results of this study will become the pillar of exercise intervention program planning and application.
Objectives : This study was performed using a longitudinal approach to explore the predictors for current smoking among male high school students. Methods : Baseline data was collected in May 2004 through a self-administrated questionnaire completed by 607 male students in a technical high school in Daegu city, Korea. Subsequently, their smoking behaviors were followed one year after. Among the 544 followed participants, data for 439 non-smokers in the first year was used in longitudinal analysis. Current smokers were defined as those respondents who had smoked one or more cigarettes within the 30 days preceding the survey. Several potential predictors for smoking were investigated including smoking history(never, experimental, former smoker), sociodemographic factors, environmental factors, attitudes toward smoking, and behavioral factors. Logistic regression was used to predict smoking with SPSS ver. 12.0. Results : According to multiple logistic regression analysis, those students who were more likely to smoke after one year were former smokers(OR: 2.12, 95% CI=1.01-4.44), current drinkers(OR: 2.55, 95% CI=1.33-4.89), who had four or five smokers among five best friends(OR: 3.43. 95% CI=1.14-10.30). In addition, those who had smokers among family members besides parents or siblings(OR: 1.66, 95% CI=0.92-2.98), exhibited a high level of subjective stress(OR: 1.77, 95% CI=0.96-3.26), or had a very good relationship with friends(OR: 1.93, 95% CI=0.99-3.75) were also more likely to smoke albeit with marginal statistical significance(p<0.1). Conclusions : A smoking prevention program aimed at high school students may be more effective with due consideration of the predictors highlighted in this study. However, further studies with larger sample size and various target populations are necessary to find potential predictors not found in this study but suggested in other longitudinal studies.
Purpose: The purpose of this study was to identify the perception of role transition from a student nurse to a registered nurse among senior year nursing students and to examine factors affecting their role transition. Methods: A descriptive survey with convenience sampling was conducted in four nursing colleges in Seoul, South Korea. Data were collected using a self-administrated questionnaire. Four instruments including role transition, self-esteem, interpersonal relationships and anxiety during clinical practicum were used and the students'demographics were also collected. A multiple logistic regression was used to identify predictors for the role transition. Results: A total of 233 nursing students were surveyed and final analysis was conducted utilizing 226 participants. Mean point of perceived role transition (5 point scale) was $3.34{\pm}0.44$. In a multiple regression model, high self-esteem, good interpersonal relationships, low anxiety during clinical practicum, and high satisfaction in college life were significant predictors of a smooth transition (Adj. $R^2$=.32, F=22.28, p<.001). Conclusion: The findings suggest that role transition from a student nurse to a registered nurse is facilitated through the establishment of programs to improve self-esteem and interpersonal relationships and to reduce anxiety during clinical practicum.
본 연구는 중년여성과 중년남성의 우울에 영향을 미치는 요인들을 파악하기 위하여 시도하였다. 대상자는 중년여성 114명, 중년남성 125명 총 239명이었으며 측정도구는 스트레스, 자아존중감 및 우울에 관한 설문지를 이용하였다. 자료분석은 SPSS 18.0 통계프로그램을 이용하여 기술통계, $X^2$-test, Analysis of Covariance, Pearson's Correlation Coefficients, Multiple Regression Analysis로 분석하였다. 연구결과, 중년여성의 경우 스트레스(${\beta}=.387$, p<.001), 자아존중감(${\beta}=-.249$, p<.05), 건강상태 인지(${\beta}=-.191$, p<.05)가 우울에 영향을 주는 것으로 나타났으며 우울의 43.1%를 설명하였다. 중년남성의 경우 자아존중감(${\beta}=-.429$, p<.001), 스트레스(${\beta}=.322$, p<.001)가 우울에 영향을 주는 것으로 나타났으며 우울의 56.0%를 설명하였다. 본 연구결과는 중년여성과 중년남성의 우울을 감소하기 위한 중재 개발에 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
Background: Social support is an important factor in psycho-social well-being of cancer survivors. There is little information about level of social support and its predictors among cancer survivors in Iran or other Middle Eastern countries. The aims of present study were to determine the social support and its prediction factors among Iranian cancer survivors. Materials and Methods: In this descriptive-correlational study 187 cancer patients in one educational center and one private oncology office in northwest of Iran participated using a convenient sampling method. The data collection tool consisted of a researcher-prepared checklist and the Multidimensional Scale of Perceived Social Support Assessment (MSPSS). Data analysis was performed using SPSS statistical software with descriptive statistics and multiple linear regression analysis. Results: The total score of MSPSS was 68 from a possible score between 7 and 84. Participants believed that they received a high level of support from their family members and significant others. Multiple linear regression analysis showed that single and depressed cancer survivors and participants with lower levels of physical activity believed that they received lower levels of social support. Conclusions: Iranian cancer survivors receive high levels of social support and family members are the most important source of this support. In planning any supportive care program for Iranian cancer survivors this strength should be considered. Especially, single and depressed and patients with lower levels of physical activity need more attention.
Purpose: This prospective cohort study was done to investigate recall bias to antepartum variables measured at postpartum periods and predictors of postpartum depression. Methods: Participants were 215 women who answered a self-administered questionnaire which included demographics, Postpartum Depression Predictors Inventory-Revised and Korean version of Edinburgh Postpartum Depression Scale at antepartum 36-40 weeks and postpartum 2 weeks and 6 weeks. Data were analyzed using kappa, and hierarchical multiple logistic regression. Results: Agreement between antepartum variables at both antepartum and two postpartum periods was relatively high (${\kappa}$=.55- .95). Postpartum depression rates were 36.3% and 36.7% at two follow-up points. In hierarchical multiple logistic regression analysis, prenatal depression (OR=4.32, 95% CI: 1.41-13.19; OR=5.19, 95% CI: 1.41-19.08), social support (OR=1.40, 95% CI: 1.18-1.66; OR=1.27, 95% CI: 1.06-1.53) and maternity blues (OR=4.75, 95% CI: 1.89-11.98; OR=4.22, 95% CI: 1.60-11.12) were commonly associated with postpartum depression at two follow-up points. Child care stress (OR=1.85, 95% CI: 1.01-3.37) was only associated with postpartum depression at 2 weeks postpartum and pregnancy intendedness (OR=1.57, 95% CI: 1.09-2.27) was only associated with postpartum depression at 6 weeks postpartum. Conclusions: The results indicate a need to apply nursing interventions such as prenatal education and counseling with families from antenatal period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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